⁠⁠Diplomado Safeprocess 4.0: Seguridad Industrial con Ciencia de Datos

El ⁠⁠Diplomado Safeprocess 4.0: Seguridad Industrial con Ciencia de Datos de la Universidad de América te capacita en el uso de ciencia de datos y modelado de procesos para prevenir fallas, optimizar la seguridad operativa y mejorar la toma de decisiones en entornos industriales. Aprenderás a identificar y mitigar riesgos con herramientas avanzadas para una gestión eficiente y predictiva.

Modalidad:

Híbrida

Duración:

81 horas

Costo:

$3.500.000

Recibe mas información

Llena los datos en el formulario para recibir mas información del programa

Nombres(Obligatorio)

Apellidos(Obligatorio)

Tipo de Documento(Obligatorio)

Número de Documento(Obligatorio)

Celular(Obligatorio)

Email(Obligatorio)

Nivel educativo(Obligatorio)

Este campo está oculto cuando se visualiza el formulario

Programa de tu interés(Obligatorio)

Comments

Este campo es un campo de validación y debe quedar sin cambios.

Justificación

El ⁠⁠⁠⁠Diplomado Safeprocess 4.0: Seguridad Industrial con Ciencia de Datos está diseñado para profesionales que buscan fortalecer sus habilidades en análisis de datos, machine learning y seguridad de procesos mediante metodologías innovadoras y tecnologías avanzadas. A través de cuatro módulos estructurados, los participantes adquirirán conocimientos en modelado de datos, optimización de procesos, simulación industrial y seguridad en la gestión de riesgos. Con un enfoque práctico y aplicado, este diplomado permite a los profesionales mejorar la toma de decisiones basada en datos y potenciar la eficiencia operativa en la industria, reduciendo costos mediante procesos más eficientes, incrementando la productividad, mejorando la seguridad industrial y garantizando una mejora en la calidad de los productos o servicios ofrecidos.

Objetivos

Objetivo general

Desarrollar competencias en el análisis de datos, modelado de procesos industriales y seguridad operacional, mediante el uso de herramientas y metodologías avanzadas, con el fin de optimizar la gestión y la toma de decisiones en entornos industriales.

Objetivos específicos

Aplicar técnicas de ciencia de datos, machine learning y modelado matemático para el análisis, optimización y predicción en procesos industriales.
Integrar estrategias de seguridad de procesos y modelación de eventos peligrosos para la identificación y mitigación de riesgos en entornos industriales.
Desarrollar habilidades en liderazgo y cultura de seguridad para la gestión efectiva de equipos y la mejora continua en procesos industriales.

Perfil del aspirante

Este diplomado está dirigido a profesionales y técnicos de diversas áreas de la industria que deseen fortalecer sus conocimientos en ciencia de datos, seguridad de procesos y modelación de riesgos. Está especialmente diseñado para ingenieros, analistas de datos, gestores de seguridad industrial, líderes de operaciones y cualquier profesional interesado en la optimización de procesos mediante el uso de tecnologías avanzadas. Se recomienda que los aspirantes tengan conocimientos básicos en matemáticas, estadística y programación, así como una disposición para el aprendizaje de herramientas digitales y metodologías innovadoras.

Metodología

El diplomado se desarrolla bajo un enfoque teórico-práctico, combinando clases sincrónicas y actividades interactivas que fomentan el aprendizaje aplicado. Se emplean metodologías activas como el aprendizaje basado en problemas (ABP), estudios de caso y simulaciones para fortalecer la resolución de problemas para el análisis y modelado predictivo de grandes volúmenes de datos, optimizar procesos industriales y mejorar la seguridad industrial. La programación y el análisis de datos se implementan mediante herramientas especializadas, mientras que las sesiones de laboratorio permiten la aplicación directa de los conceptos aprendidos. Se promueve el trabajo colaborativo y la participación en plataformas tecnológicas de la Universidad para garantizar una experiencia educativa integral y alineada con las necesidades del sector.

MODULO 1. Fundamentos de la Ciencia de datos en la industria

Fundamentos de la Ciencia de Datos:

Uso de herramientas

Introducción a las herramientas de análisis de datos (Python, R, SQL).
Técnicas estadísticas para comprender y optimizar procesos industriales.
Introducción a bases de datos relacionales y NoSQL
Análisis exploratorio y visualización de datos en la industria.

2. Análisis de Datos en Industria:

Análisis de datos para mejorar la gestión de inventarios y reducir costos.
Técnicas de optimización para maximizar la eficiencia en la gestión de existencias.
Análisis de series temporales y modelos de predicción para pronosticar demandas y requerimientos en industrias.

3. Comunicación de Resultados:

Comunicación efectiva de análisis y recomendaciones basada en datos.
Identificación y resolución de problemas empresariales con base en la ciencia de los datos.

4. Introducción a Machine Learning:

Conocimiento de algoritmos de machine learning aplicados a procesos industriales.
Uso de frameworks de IA para predecir resultados y tomar decisiones.
Aplicación del aprendizaje automático en industria

5. Aplicaciones de Machine Learning en ingeniería

Técnicas de machine learning aplicadas a ingeniería.
Identificación de Patrones de Fallas.
Análisis de datos históricos.

6. Ética y Responsabilidad Social

Reflexión sobre las implicaciones éticas del uso de datos y tecnologías de inteligencia artificial en contextos industriales y ambientales.

MODULO 2. El componente humano del sistema de seguridad de procesos

1. Introducción a la Meta Seguridad de las personas (1 hora)

Definición y contexto de la meta seguridad de personas en la industria.
La importancia de la seguridad de personas en procesos críticos.
Relación con la seguridad organizacional y la cultura de seguridad.

2. Comportamiento Humano en la Seguridad de Procesos (2 horas)

Psicología humana en la gestión de riesgos y seguridad.
Factores que influyen en las decisiones de seguridad de los empleados.
Errores humanos comunes en el entorno industrial y cómo prevenirlos.

3. El Rol del Liderazgo en la Seguridad de Procesos (3 horas)

Estilos de liderazgo creativos que fomentan un entorno seguro y proactivo.
Cómo generar confianza y motivación a través del liderazgo creativo.
Cómo los líderes pueden ser agentes de cambio en la cultura de seguridad.
Elementos clave de una cultura de seguridad robusta.
Modelos y enfoques para fomentar una cultura de seguridad proactiva.

4. Evaluación de Riesgos Humanos en Procesos Industriales (2 horas)

Métodos de identificación y análisis de riesgos relacionados con el factor humano.
Técnicas de evaluación de factores humanos en los riesgos operativos.
Casos de estudio sobre fallos humanos y su impacto en procesos.

5. Diseño de Sistemas de Seguridad Centrado en el Humano (4 horas)

Principios del pensamiento ganador en el diseño de sistemas de seguridad.
Herramientas disruptivas e innovadoras para entusiasmar y comprometer a las personas en la cultura de seguridad.
Técnicas de “design thinking” para mejorar la seguridad en los procesos.
Creación de espacios participativos para que los empleados aporten ideas de seguridad.
Talleres colaborativos y focus groups para identificar oportunidades de mejora.
Cómo integrar los aportes de los empleados en las políticas de seguridad.

6. Innovación en el Diseño de Protocolos de Seguridad (2 horas)

Uso de la creatividad para diseñar protocolos de seguridad más accesibles y comprensibles.
Técnicas de visualización (mapas mentales, diagramas) para representar riesgos y procedimientos de forma innovadora.
Rediseño de los procesos de seguridad para mejorar su eficacia y facilitar su implementación.

7. Capacitación y Desarrollo para la Meta Seguridad de las personas (1 hora)

Estrategias efectivas para entrenar a los empleados en prácticas de seguridad.
La importancia de la formación continua y la simulación en la preparación para emergencias.
Métodos para evaluar la competencia en seguridad de los empleados.

MODULO 3. Analítica de datos aplicada al Modelamiento y Simulación de Procesos industriales

Modelos matemáticos y técnicas de simulación para entender la dinámica de sistemas energéticos.
Predicciones del impacto ambiental de los procesos industriales a través de la modelización y simulación.
Predicciones del impacto ambiental de los procesos industriales.

MODULO 4. Uso de datos en la Seguridad en procesos y modelación de eventos peligrosos

Uso de datos en la modelación de eventos peligrosos (Análisis de consecuencias) (18h)

Visión general de Seguridad de procesos
Identificación de eventos peligrosos
Modelación de eventos peligrosos
Modelación de impacto
Ajuste de la respuesta a emergencias
Caso de estudio de espacio confinados

Uso de datos para estimar la probabilidad de un evento (12h)

Introducción a las barreras
Principios de análisis de riesgos
Técnica LOPA
Introducción a probabilidad
Utilización de datos para estimar PFD

Seguridad Química en Procesos Industriales (6h)

Análisis de riesgos de variables de Procesos: identificación de patrones o anomalías en el funcionamiento del proceso

Nos transformamos de manera integral para responder a los retos del mundo

Profesionales especialistas con conocimientos para la gestión estratégica administrativa, financiera, de proyectos y de mercado.

EcoCampus de los Cerros

Sede Norte

Atención para aspirantes